Feasibility of Implementing a Breast Reconstruction Database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether implementing a breast reconstruction database would be feasible in terms of time commitment, cost, and overall benefits in a tertiary-care hospital. METHODS: A survey was sent to 40 Canadian plastic surgeons who have a practice focused on breast reconstruction. The survey assessed demographics, practice characteristics, database use, and opinions on database construction. Univariate descriptive analyses were performed on all variables. RESULTS: Thirty-one surgeons responded to the survey (77.5%). Most were from Ontario (29.1%) and worked in an academic center (83.9%). Of all, 45.3% of surgeons performed more than 50 breast reconstructions yearly. Six (19.4%) surgeons utilized databases that were all started for quality improvement and research purposes. Databases included variables such as demographics, type of reconstruction, complications, surgeons involved, and type of implants. Data are input by research assistants (50%) for approximately 4.2 hours per month at a cost below 200$CAD per month. Databases are funded by research grants (50%), hospital funds (33.3%), and/or division funds (16.7%). Of the surgeons without databases, 60% have considered starting a database. Barriers include being too busy (72%) and impressions of the cost being too high (32%). Surgeons commonly felt that a database would be beneficial at their practice (80%), provincially (77.4%), and nationally (67.7%). CONCLUSIONS: Plastic surgeons are open to the idea of constructing a breast reconstruction database and that the costs and time required are lower than expected. Grants or integration with existing databases should be pursued on a provincial level first prior to pursuing a national database.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».